《表2 混淆矩阵：面向不均衡数据集的过抽样算法》

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《面向不均衡数据集的过抽样算法》

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在不均衡分类分类器的评估中，因为分类精度无法反映少数类的分类效果，所以分类精度将不再适用。为此，研究人员提出了许多基于混淆矩阵的评价指标，例如recall、sensitivity、F-measure以及GM(Geometric Mean prediction accuracy）。混淆矩阵如表2所示，少数类为正类，多数类为负类，列表示预测类别，而行表示真实类别。